聶峰英，張 旸

(南京信息工程大學(xué)，210044)

移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警模型構(gòu)建

聶峰英，張 旸

(南京信息工程大學(xué)，210044)

分析影響移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)輿情傳播的四個(gè)要素，運(yùn)用Vensim軟件，構(gòu)建移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，并對(duì)模型進(jìn)行仿真分析。結(jié)果表明:政府公信力的強(qiáng)弱直接影響輿情的發(fā)展，較高的政府公信力能夠使得網(wǎng)絡(luò)輿情較快地得到解決，政府公信力的提高對(duì)于降低輿情熱度有重要作用。

移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò);網(wǎng)絡(luò)輿情;系統(tǒng)動(dòng)力學(xué);輿情預(yù)警

近年來，隨著移動(dòng)終端設(shè)備的普及以及微博、論壇等的廣泛應(yīng)用，網(wǎng)民越來越傾向于通過手機(jī)或者平板等終端設(shè)備在網(wǎng)絡(luò)上發(fā)表自己的言論和觀點(diǎn)，由此出現(xiàn)了移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)輿情的概念。移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)輿情是網(wǎng)絡(luò)輿情的一種，它同樣具有自主性、交互性、多元化、偏差性、突發(fā)性等特點(diǎn)，能夠反映民意民情，是民眾的社會(huì)政治態(tài)度。準(zhǔn)確使用輿情，能夠?yàn)闆Q策提供參考意見，對(duì)于政府決策具有重大意義。但是輿情同樣存在被利用的風(fēng)險(xiǎn)，國(guó)內(nèi)外反對(duì)勢(shì)力利用互聯(lián)網(wǎng)發(fā)布負(fù)面輿情，煽動(dòng)網(wǎng)民，影響社會(huì)穩(wěn)定;有的網(wǎng)民為了博取關(guān)注，甚至利用智能終端設(shè)備在社交網(wǎng)絡(luò)大肆發(fā)布假消息或者負(fù)面消息，引發(fā)輿情熱點(diǎn)事件。對(duì)政府而言，面對(duì)人民群眾在移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)中日益高漲的參政議政的熱情，以及越來越多的負(fù)面新聞，如何進(jìn)行正確引導(dǎo)和輿情預(yù)警，成為有關(guān)部門不得不關(guān)注的問題?；诖耍疚脑噲D構(gòu)建合理可用的移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)輿情動(dòng)態(tài)模型，以期為應(yīng)對(duì)移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)輿情提供借鑒參考。

1 移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警

對(duì)于移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)的定義，目前還沒有一個(gè)較為統(tǒng)一的說法。一般認(rèn)為移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)是利用移動(dòng)終端設(shè)備，研究社會(huì)群體的行為和活動(dòng)規(guī)律，通過采集移動(dòng)終端設(shè)備的位置信息而形成的社交網(wǎng)絡(luò)。移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播需要國(guó)家積極的引導(dǎo)和控制，如果不能及時(shí)、準(zhǔn)確地對(duì)輿情進(jìn)行有效的管理，必然會(huì)對(duì)國(guó)家和社會(huì)穩(wěn)定帶來不利的影響。因此需要對(duì)移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)輿情進(jìn)行深入的分析研究。

在網(wǎng)絡(luò)輿情的研究上，姜?jiǎng)俸?2012)認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)輿情是民眾所表達(dá)的社會(huì)政治態(tài)度［1］。許鑫、章成志、李雯靜剖析了網(wǎng)絡(luò)輿情的支撐技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)輿情的應(yīng)用，同時(shí)討論了網(wǎng)絡(luò)輿情中存在的問題，以及未來的研究趨勢(shì)［2］。唐濤分析移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)輿情中的新特征以及它給輿論引導(dǎo)帶來的新的挑戰(zhàn)，并通過案例分析，提出加強(qiáng)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)輿論引導(dǎo)的對(duì)策和建立［3］。而在輿情預(yù)警方面，吳紹忠等人建立了網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警等級(jí)，并設(shè)計(jì)預(yù)警指標(biāo)體系，同時(shí)運(yùn)用Delphi法確定了指標(biāo)體系的權(quán)重［4］。曾潤(rùn)喜則在輿情預(yù)警機(jī)制的基礎(chǔ)上建立警源、警兆、警情三類指標(biāo)體系［5］。狄國(guó)強(qiáng)、徐學(xué)峰等人則通過系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)，建立輿情預(yù)警的動(dòng)態(tài)模型，進(jìn)行仿真分析［6-7］。張一文等人同樣利用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方法分析非常規(guī)突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情中主客體之間的相互影響關(guān)系［8］。雖然研究網(wǎng)絡(luò)輿情的論文不少，且研究的視角各不相同，但總體來說，我國(guó)在網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警這一方面的研究仍處于起步階段，更不必說移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)中的輿情預(yù)警。本文利用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的方法，建立移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警的動(dòng)態(tài)模型，利用Vensim軟件進(jìn)行仿真分析，著重分析政府在輿情預(yù)警中的作用力。

2 基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警模型構(gòu)建

系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)是在 1956年由福瑞斯特(J.W.Forrester)教授提出的，是一種分析研究信息反饋系統(tǒng)的方法。從系統(tǒng)方法論的角度出發(fā)，系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)是結(jié)構(gòu)方法、功能方法和歷史方法的統(tǒng)一。文中運(yùn)用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)建模的方法，考慮移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)輿情傳播的環(huán)境，同時(shí)運(yùn)用設(shè)計(jì)的輿情指標(biāo)體系，使用Vensim軟件構(gòu)建移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，通過動(dòng)力學(xué)仿真對(duì)影響輿情的各個(gè)因素進(jìn)行分析。本文重點(diǎn)分析政府的影響力。

2.1 移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)輿情因果關(guān)系圖

在移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)輿情中，移動(dòng)終端用戶、社交網(wǎng)站、媒體和政府對(duì)于輿情的傳播、發(fā)展、引導(dǎo)、控制最為重要。因此，根據(jù)上述四個(gè)要素，將移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警系統(tǒng)細(xì)分為4個(gè)子系統(tǒng)，包括移動(dòng)終端用戶子系統(tǒng)、社交網(wǎng)站子系統(tǒng)、媒體子系統(tǒng)和政府子系統(tǒng)，在進(jìn)行細(xì)分之后，我們運(yùn)用Vensim軟件繪制其因果關(guān)系圖。

2.1.1 移動(dòng)終端用戶子系統(tǒng)

主題發(fā)布數(shù)、轉(zhuǎn)載次數(shù)、評(píng)論次數(shù)和點(diǎn)擊次數(shù)對(duì)網(wǎng)民關(guān)注度是正相關(guān)的關(guān)系，同時(shí)事件危害度和事件影響力都對(duì)時(shí)間作用力呈正相關(guān)的關(guān)系。網(wǎng)民關(guān)注度越高，民意沸騰度越大。相應(yīng)的民意沸騰度、社交網(wǎng)站影響力和社交網(wǎng)站意見領(lǐng)袖作用力、移動(dòng)終端用戶聯(lián)系人數(shù)量對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情熱度均為正反饋，詳細(xì)的因果關(guān)系圖如圖1所示。

圖1 移動(dòng)終端用戶作用力因果關(guān)系圖

2.1.2 媒體子系統(tǒng)

本文中的媒體包括網(wǎng)絡(luò)媒體、傳統(tǒng)媒體以及移動(dòng)終端媒體。以媒體活躍度、傳統(tǒng)媒體報(bào)道次數(shù)、網(wǎng)絡(luò)媒體報(bào)道次數(shù)、輿論傳播速度、政府關(guān)注、政府輿情處理速度、社交網(wǎng)站影響力、網(wǎng)民關(guān)注度、民意沸騰度、網(wǎng)絡(luò)輿情熱度等要素建立媒體作用力因果關(guān)系圖。如圖2所示。

圖2 媒體作用力因果關(guān)系圖

2.1.3 政府子系統(tǒng)

在政府作用力因果關(guān)系中存在數(shù)個(gè)因果鏈，具體包括網(wǎng)絡(luò)輿情熱度→+政府關(guān)注→+政府輿情處理速度→+政府輿情處理能力→-輿情傳播速度→+社交網(wǎng)站影響力→+社交網(wǎng)站意見領(lǐng)袖作用力→+網(wǎng)民關(guān)注度→+民意沸騰度→+網(wǎng)絡(luò)輿情熱度，政府關(guān)注→+政府危機(jī)處理能力→+民眾滿意度→+政府公信力→+政府作用力→-民意沸騰度→+網(wǎng)絡(luò)輿情熱度→+政府關(guān)注，網(wǎng)絡(luò)輿情熱度→+政府關(guān)注→+政府輿情處理速度→+政府輿情處理能力→+信息公開度(官媒作用力)→+政府公信力→+政府作用力→-民意沸騰度→+網(wǎng)絡(luò)輿情熱度。如圖3所示。

圖3 政府作用力因果關(guān)系圖

2.1.4 社交網(wǎng)站子系統(tǒng)

社交網(wǎng)站作用力可以看作媒體作用力的一種，這里的社交網(wǎng)站僅僅是指輿論傳播源，即輿情發(fā)布者所在的社交網(wǎng)站。社交網(wǎng)站影響力越大，則用戶越多，用戶關(guān)注度也越高。同樣是社交網(wǎng)站，一個(gè)新的網(wǎng)站與行業(yè)巨頭對(duì)于輿情傳播的推動(dòng)力相差是巨大的。同樣，社交網(wǎng)站意見領(lǐng)袖的影響力也存在明顯的差異，社交網(wǎng)站作用力直接影響網(wǎng)絡(luò)輿情熱度。見圖4所示。

圖4 社交網(wǎng)站作用力因果關(guān)系圖

2.2 社交網(wǎng)絡(luò)輿情系統(tǒng)流圖

基于上述的因果關(guān)系圖，以民意沸騰度、網(wǎng)民關(guān)注度、政府公信力和媒體作用力作為存量，以網(wǎng)民關(guān)注度增加量、政府公信力增加量、媒體作用力增加量和民意沸騰度增加量為流量。建立如圖5所示的移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)輿情系統(tǒng)流圖。

圖5 社交網(wǎng)絡(luò)輿情系統(tǒng)流圖

2.3 模型仿真及分析

2.3.1 模型中的相關(guān)方程

(1)模型以天為單位，F(xiàn)inal time=15，時(shí)間間隔為1天。

(2)事件作用力=(事件危害程度*3+事件影響力*2)*EXP(-(Time/3))

(3)政府公信力增加量=(民眾滿意度+政府輿情處理能力+政府危機(jī)處理能力)*信息公開度/3

(4)網(wǎng)民關(guān)注度=INTEG(網(wǎng)民關(guān)注度增加量* 0.4+主題發(fā)布量*0.15+點(diǎn)擊量*0.15+評(píng)論量*0.15+轉(zhuǎn)載量*0.15，X)

(5)網(wǎng)民關(guān)注度增加量=社交網(wǎng)站影響力*0.3 +事件作用力*0.1+社交網(wǎng)站意見領(lǐng)袖作用*0.4+輿情傳播速度*0.2-政府公信力

(6)媒體作用力增加量=媒體活躍度*EXP(-Time/3)-政府公信力*0.15

(7)媒體活躍度=傳統(tǒng)媒體報(bào)道次數(shù)*0.3+網(wǎng)絡(luò)媒體報(bào)道次數(shù)*0.7

(8)政府輿情處理能力=官媒作用力*0.3+政府關(guān)注*0.7

(9)輿情傳播速度=線下輿情傳播*0.4+網(wǎng)上輿情傳播*0.6-政府輿情處理能力*0.4

(10)民意沸騰度增加量=網(wǎng)民關(guān)注度*0.3+媒體作用力*0.4+事件作用力*0.3-政府公信力* 0.4

(11)媒體作用力=INTEG(媒體作用力增加量，X)

2.3.2 仿真結(jié)果分析

為了簡(jiǎn)化仿真，將官媒作用力和信息公開度分為4級(jí)，即低級(jí)、初級(jí)、中級(jí)和高級(jí)，分別對(duì)應(yīng)數(shù)字1、2、3、4。

運(yùn)行社交網(wǎng)絡(luò)輿情熱度的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，由于在模型中，網(wǎng)絡(luò)輿情熱度與民意沸騰度呈正比例關(guān)系，因此民意沸騰度的曲線與網(wǎng)絡(luò)輿情熱度的曲線是一樣的，只需給出其中的一個(gè)就行，在這里選擇民意沸騰度。首次仿真時(shí)，將官媒作用力和信息公開度均設(shè)為1，此時(shí)政府的作用力較低。運(yùn)行模型，得出下列四個(gè)圖:事件作用力圖、媒體作用力圖、民意沸騰度圖和政府公信力圖。從圖6到圖9中可以看出，從輿情開始的第1天到第15天，事件作用力是不斷下降的。而媒體作用力是先升后降的趨勢(shì)，在第六天達(dá)到一個(gè)頂點(diǎn)，隨后開始下降。而民意沸騰度，也就是網(wǎng)絡(luò)輿情熱度則是在14天作用到達(dá)頂點(diǎn)后開始下降。

圖6 事件作用力

圖7 媒體作用力

圖8 民意沸騰度(1)

圖9 政府公信力

對(duì)圖形進(jìn)行分析可得:在政府力量介入輿情控制之后，輿情事件的作用力隨時(shí)間不斷降低，媒體的作用力在上升一段時(shí)間后得到了控制。民意沸騰度在較長(zhǎng)時(shí)間的不斷增長(zhǎng)之后，開始降低。由此可以看出，處于較低水平的時(shí)候，政府公信力對(duì)于輿情的控制力較低，較長(zhǎng)時(shí)間才能對(duì)輿情預(yù)警產(chǎn)生效果，因此將官媒作用力與信息公開度設(shè)為中級(jí)，即為數(shù)字2的時(shí)候，再看網(wǎng)絡(luò)輿情熱度的發(fā)展?fàn)顩r，如圖10所示。

圖10 民意沸騰度(2)

從圖10中可以看出，在政府的官媒作用力與信息公開度提高之后，網(wǎng)絡(luò)輿情得到了有效的控制，在第12天到達(dá)頂點(diǎn)，然后開始降溫。由此看來，如果進(jìn)一步提高官媒作用力與信息公開度的等級(jí)，輿情可以得到更好的控制。

3 結(jié)論

本文首先構(gòu)建移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警模型，分析了系統(tǒng)內(nèi)各個(gè)因素之間的作用關(guān)系，接著給出模型內(nèi)反映相互關(guān)系的方程，并運(yùn)用Vensim軟件對(duì)移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警模型進(jìn)行仿真分析，得出:

(1)政府依舊是輿情預(yù)警最重要的力量，對(duì)于輿情的監(jiān)控和預(yù)警起著至關(guān)重要的作用。政府公信力的強(qiáng)弱直接影響輿情的發(fā)展，對(duì)于輿情的發(fā)展有著直接的引導(dǎo)作用，也就是說政府公信力的提高對(duì)于降低輿情熱度有著重要的作用。

(2)在影響政府公信力的因素中，官媒作用力與信息公開這兩個(gè)因素有著十分重要的地位，直接影響政府公信力的強(qiáng)弱。此外，政府輿情處理能力對(duì)于輿情的發(fā)展也有直接的作用力，較好的政府輿情處理能力能抑制輿情的發(fā)展，減緩其發(fā)展速度。

同時(shí)針對(duì)仿真結(jié)果，對(duì)移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)中的輿情預(yù)警提出幾點(diǎn)建議:

(1)增強(qiáng)官媒作用力，提高政府信息公開度以加強(qiáng)政府公信力。同時(shí)，提高政府對(duì)輿情的控制能力。官媒作用力與信息公開度對(duì)于政府公信力具有較大的影響力，因此，為了增強(qiáng)政府的公信力，提高這兩個(gè)因素是十分必要的。同時(shí)，為了避免輿情發(fā)展過快，需要提高政府輿情控制能力。

(2)政府需要加大對(duì)于移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)輿情的關(guān)注和監(jiān)控力度，要盡量防止輿情影響的進(jìn)一步擴(kuò)大。此外，政府應(yīng)該加大輿情監(jiān)控方面的科研投入，提高對(duì)于現(xiàn)有的移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)控技術(shù)以及預(yù)警方法的運(yùn)用力度。同時(shí)，對(duì)于移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)中的輿情閱讀、二次傳播量等因素需要有一個(gè)準(zhǔn)確的計(jì)量手段。

(3)提高政府輿情處理能力，對(duì)移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)輿情進(jìn)行正確的引導(dǎo)。政府輿情處理能力直接影響輿情傳播速度，對(duì)于有效地控制輿情意義重大。同時(shí)，提高輿情處理能力也能夠使公眾對(duì)于政府更加滿意。

本文重點(diǎn)研究政府公信力在移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)輿情控制和預(yù)警方面的作用，發(fā)現(xiàn)政府公信力對(duì)于輿情的發(fā)展具有極其重要的作用。但在移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警中，還有許多其他要素對(duì)于輿情監(jiān)控和預(yù)警具有較為重要的影響，而在本文中并未對(duì)這些因素進(jìn)行深入的研究，這也是以后研究的重點(diǎn)。

［1］姜?jiǎng)俸?微博時(shí)代突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情研究［J］.理論與現(xiàn)代化，2012，(3):47-51.

［2］許 鑫，章成志，李雯靜.國(guó)內(nèi)網(wǎng)絡(luò)輿情研究的回顧與展望［J］.情報(bào)理論與實(shí)踐，2009，(3):115-120.

［3］唐 濤.移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)輿情新特征、新挑戰(zhàn)與對(duì)策［J］.情報(bào)雜志，2014，(3):113-117.

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［5］曾潤(rùn)喜，徐曉林.網(wǎng)絡(luò)輿情突發(fā)事件預(yù)警系統(tǒng)、指標(biāo)與機(jī)制［J］.情報(bào)雜志，2009，(11):52-54，51.

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［7］徐學(xué)峰，杜晚櫻，郝曉霞，等.網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警機(jī)制的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)仿真［J］.青島大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2011，(2):83-86.

［8］張一文，齊佳音，馬 君，等.網(wǎng)絡(luò)輿情與非常規(guī)突發(fā)事件作用機(jī)制——基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)建模分析［J］.情報(bào)雜志，2010，(9):1-6.

Construction of the mobile social network and the fore-warning model of public opinions

NIE Feng-ying，ZHANG Yang
(Nanjing University of Information Science＆Technology，Nanjing 201144，China)

By making a study of the four elements which influence the spread of public opinions through the mobile social network，the authors hold that it is necessary to construct a dynamic mobile social network and forewarning model of public opinions using the software of Vensim.After making a simulation analysis of the model，it has been found that the strength of government credibility has a direct impact on the development of public opinion.If the strength credibility of the government is high，the problem of unfavorable public opinions will soon be scotched.The enhancement of the strength of credibility of the government plays a very important role in slowing down the spread of unfavorable public opinions.

mobile social netw-ork;Internet public opinion;dynamic system;fore-warning

G202

A

1006-1525(2015)06-0118-05

聶峰英，女，副研究館員。

2015-05-04

(責(zé)任編輯:曹高峰)

江蘇省高校哲學(xué)社會(huì)科學(xué)研究基金項(xiàng)目(2013SJB870006);南京信息工程大學(xué)高等教育調(diào)研及政策研究項(xiàng)目(2014GJ009);江蘇省圖書館學(xué)會(huì)學(xué)術(shù)研究重點(diǎn)課題(14ZD02);中國(guó)氣象局軟科學(xué)項(xiàng)目(氣法函［2014］27號(hào))